先说结论
对账智能体不应直接以表格行数相等作为成功。它要识别文件版本，映射到标准字段，按订单、入库、结算和税额规则校验，再将差异分类给人工确认。
需要先理清的核心问题
每个供应商文件要记录模板版本、期间、来源和原始文件。
标准字段需明确订单号、商品、数量、含税价、税率和结算条件。
差异要区分可自动容差、资料缺失、业务异常和必须人工确认。
建议的实施步骤
收集不同供应商的真实模板与异常样本。
建立字段映射、类型转换、容差和税额校验规则。
先只生成差异清单，由人工核对误判和漏判。
稳定后再自动生成对账结果、发送邮件并归档回复。
上线后如何判断是否有效
模板识别率、字段映射错误和无法处理文件是否可见。
差异误判率、人工确认时间和重复问题是否降低。
每次对账是否能回溯原文件、规则版本、结果、邮件和最终确认。
开始项目前建议确认
- 模板样本
- 标准字段
- ERP数据源
- 容差规则
- 税额校验
- 差异分类
- 邮件确认
- 全程归档
常见问题
什么样的对账适合自动化？
高频、数据源稳定、规则可描述且结果可核对的场景最适合。
供应商模板变了怎么办？
系统应检测字段与版本差异，无法确认时转人工更新映射。
AI可以自动确认付款吗？
付款属于高风险动作，应保留财务和授权人审批。